Titre : Anhydrides

Anhydrides : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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Sources (10000 au total)

Evaluation and Mitigation of Racial Bias in Clinical Machine Learning Models: Scoping Review.

Racial bias is a key concern regarding the development, validation, and implementation of machine learning (ML) models in clinical settings. Despite the potential of bias to propagate health dispariti... Our objective was to perform a scoping review to characterize the methods by which the racial bias of ML has been assessed and describe strategies that may be used to enhance algorithmic fairness in c... A scoping review was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) Extension for Scoping Reviews. A literature search using PubMed, Scopu... Applications of ML were varied and involved diagnosis, outcome prediction, and clinical score prediction performed on data sets including images, diagnostic studies, clinical text, and clinical variab... The broad scope of medical ML applications and potential patient harms demand an increased emphasis on evaluation and mitigation of racial bias in clinical ML. However, the adoption of algorithmic fai...

Machine Learning for the Prediction of Synchronous Organ-Specific Metastasis in Patients With Lung Cancer.

This study aimed to develop an artificial neural network (ANN) model for predicting synchronous organ-specific metastasis in lung cancer (LC) patients.... A total of 62,151 patients who diagnosed as LC without data missing between 2010 and 2015 were identified from Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) program. The ANN model was trained and... For distant metastasis in the whole cohort, the ANN model had metrics AUC = 0.759, accuracy = 0.669, sensitivity = 0.906, and specificity = 0.613, which was better than the random forest model. For or... Our study developed a "two-step" ANN model for predicting synchronous organ-specific metastasis in LC patients. This ANN model may provide clinicians with more personalized clinical decisions, contrib...